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ZooKeeper上数据错乱导致ClickHouse启动失败问题 问题现象 ClickHouse集群中某实例节点启动失败，该实例节点启动日志中有如下类似报错信息： 2021.03.15 21:01:19.816593 [ 11111 ] {} <Error> Application
配置Flink作业状态后端冷热数据分离存储 本章节适用于MRS 3.3.0及以后版本。 在宽表关联计算场景中，每张表字段较多，导致状态后端数据量较大，严重影响状态后端性能时，可开启状态后端冷热分级存储功能。 开启状态后端冷热分级存储功能步骤 安装包含Flink、HBase等服务的客户端
下载MRS客户端 登录MRS Manager，请参考登录MRS Manager。 选择“服务管理”。 单击“下载客户端”。 在“客户端类型”选择“完整客户端”。 在“下载路径”选择“远端主机”。 将“主机IP”设置为新申请的弹性云服务器的IP地址，设置“主机端口”为“22”，并将“
删除大量文件后重启NameNode耗时长 问题 删除大量文件之后立刻重启NameNode（例如删除100万个文件），NameNode启动慢。 回答 由于在删除了大量文件之后，DataNode需要时间去删除对应的Block。当立刻重启NameNode时，NameNode会去检查所有DataNode
准备IoTDB应用开发环境 准备本地应用开发环境 准备连接IoTDB集群配置文件 导入并配置IoTDB样例工程 配置IoTDB应用安全认证 父主题： IoTDB开发指南（安全模式）
准备Spark应用开发环境 准备Spark本地应用开发环境 准备Spark连接集群配置文件 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程（可选） 配置Spark Python3样例工程 父主题： Spark2x开发指南（普通模式）
准备Spark应用开发环境 准备Spark本地应用开发环境 配置Spark应用安全认证 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程（可选） 配置Spark Python3样例工程 父主题： Spark2x开发指南（安全模式）
无业务情况下，RegionServer占用CPU高 问题背景 无业务情况下，RegionServer占用CPU较高。 原因分析 通过top命令获取RegionServer的进程使用CPU情况信息，查看CPU使用率高的进程号。 根据RegionServer的进程编号，获取该进程下线程使用
创建Storm Topology 功能介绍 一个Topology是Spouts和Bolts组成的有向无环图。 应用程序是通过storm jar的方式提交，则需要在main函数中调用创建Topology的函数，并在storm jar参数中指定main函数所在类。 代码样例 下面代码片段在
MRS 3.1.2-LTS补丁说明 MRS 3.1.2-LTS.0.3补丁基本信息 表1 补丁基本信息 补丁号 MRS 3.1.2-LTS.0.3 发布时间 2022-12-08 安装前处理 如果MRS集群节点故障或者网络不通，需要先隔离该节点，否则补丁会安装失败。 解决的问题 MRS
删除大量文件后重启NameNode耗时长 问题 删除大量文件之后立刻重启NameNode（例如删除100万个文件），NameNode启动慢。 回答 由于在删除了大量文件之后，DataNode需要时间去删除对应的Block。当立刻重启NameNode时，NameNode会去检查所有DataNode
调测IoTDB应用 在本地Windows环境中调测IoTDB应用 在Linux环境中调测JDBC或Session应用 在Flink WebUI和Linux环境中调测Flink应用 在Linux环境中调测Kafka应用 在IoTDBServer节点调测UDF应用 父主题： IoTDB
准备连接MapReduce集群配置文件 如果需要使用访问多组件样例程序，请确保集群已安装Hive、HBase服务。 准备集群认证用户信息 对于开启Kerberos认证的MRS集群，需提前准备具有相关组件操作权限的用户，并下载认证凭据文件用于程序认证。 以下MapReduce权限配置示例供参考
ClickHouse客户端使用实践 ClickHouse是面向联机分析处理的列式数据库，支持SQL查询，且查询性能好，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse依靠ReplicatedMergeTree引擎与ZooKeeper
MapReduce应用开发流程介绍 开发流程中各阶段的说明如图1和表1所示。 图1 MapReduce应用程序开发流程 表1 MapReduce应用开发的流程说明 阶段 说明 参考文档 准备开发环境 在进行应用开发前，需首先准备开发环境，推荐使用Java语言进行开发，使用IntelliJ
Spark基本原理 Spark简介 Spark是一个开源的，并行数据处理框架，能够帮助用户简单、快速的开发大数据应用，对数据进行离线处理、流式处理、交互式分析等。 Spark提供了一个快速的计算、写入及交互式查询的框架。相比于Hadoop，Spark拥有明显的性能优势。Spark使用
执行load data local inpath命令报错 问题现象 执行load data local inpath报如下错误： 错误1： HiveAccessControlException Permission denied. Principal [name=user1, type
配置并导入JDBC样例工程 操作场景 为了运行Doris组件的JDBC接口样例代码，需要完成下面的操作。 操作步骤 参考获取MRS应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src\doris-examples”目录下的样例工程文件夹“doris-jdbc-example”。 导入样例工程到
ALM-24004 Flume读取数据异常 告警解释 告警模块对Flume Source的状态进行监控，当Source读取不到数据的时长超过阈值时，系统即时上报告警。 默认阈值为0，表示不开启。用户可通过conf目录下的配置文件properties.properties修改阈值：修改对应
调测Hive应用 在本地Windows环境中调测Hive JDBC样例程序 在Linux环境中调测Hive JDBC样例程序 调测Hive HCatalog样例程序 调测Hive Python样例程序 调测Hive Python3样例程序 调测Hive SpringBoot样例程序
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